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Adapter le traitement du diabète : l'approche de précision

La médecine de précision propose un traitement personnalisé pour gérer le diabète de type 2.

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Table des matières

Ces dernières années, la médecine de précision a pris de l'ampleur dans plusieurs domaines, y compris le traitement du diabète. Plus particulièrement, on peut se pencher sur le diabète de type 2 (DT2), où divers traitements visent à aider à gérer les niveaux de Sucre dans le sang. L'approche de la médecine de précision cherche à adapter les options de traitement aux besoins uniques et aux réponses des patients aux médicaments.

Comprendre les traitements du diabète de type 2

Le diabète de type 2 affecte la manière dont le corps utilise le glucose, ce qui entraîne des niveaux élevés de sucre dans le sang. Les traitements du DT2 incluent différents types de médicaments. Deux classes de médicaments importantes sont les inhibiteurs de SGLT2 (SGLT2i) et les Agonistes des récepteurs GLP-1 (GLP1-RA). Ces deux classes aident à réduire le sucre dans le sang, mais d’une manière différente.

Les SGLT2i empêchent les reins de réabsorber le glucose dans le sang, permettant ainsi d'éliminer plus de sucre par les urines. D'un autre côté, les GLP1-RA imitent une hormone qui aide à réguler la sécrétion d'insuline et l'appétit, entraînant une diminution des niveaux de sucre dans le sang et une perte de poids.

Directives de traitement actuelles

Beaucoup de professionnels de la santé recommandent actuellement ces deux classes de médicaments pour les personnes à risque de problèmes cardiaques et rénaux. Les recherches soutenant ces recommandations proviennent souvent d'études incluant principalement des participants ayant des risques cardiovasculaires importants ou une maladie cardiaque établie. Par conséquent, il y a moins de preuves concernant l'efficacité de ces médicaments dans la population plus large des personnes atteintes de DT2.

L'argument pour une approche de médecine de précision

De nouvelles études suggèrent qu'une approche plus adaptée en fonction des réponses individuelles aux médicaments pourrait donner de meilleurs résultats. Dans un essai, des chercheurs ont remarqué que les personnes ayant une meilleure Fonction rénale profitaient davantage des SGLT2i comparé à d'autres médicaments. Chez les obèses, une autre classe de médicaments montrait un effet plus important.

Comprendre comment différents patients réagissent à ces médicaments est crucial. Récemment, un modèle de prédiction a été développé pour aider à déterminer quel type de médicament pourrait être le mieux adapté à une personne en fonction de divers facteurs cliniques.

Résultats de la recherche

Une étude importante a surveillé plus de 112 000 personnes avec DT2 qui ont commencé à prendre soit des SGLT2i soit des GLP1-RA entre 2013 et 2020. Les chercheurs ont utilisé ces données pour créer un modèle prédisant l'efficacité de chaque médicament pour différentes personnes. L'étude a révélé qu'en moyenne, les SGLT2i et les GLP1-RA avaient une efficacité similaire pour réduire le sucre dans le sang. Cependant, il y avait une variation significative entre les individus, avec presque autant de personnes bénéficiant davantage de chaque médicament.

Importance des caractéristiques cliniques

Des facteurs clés comme l'âge, le poids, la fonction rénale et les antécédents médicaux d'une personne jouent un rôle dans l'efficacité potentielle de ces traitements. L'étude a montré que les SGLT2i pourraient être plus bénéfiques pour ceux ayant des niveaux de sucre dans le sang plus élevés, tandis que les GLP1-RA avaient des résultats prometteurs dans différents groupes, surtout parmi les personnes âgées et celles avec des problèmes de santé spécifiques.

Analyse plus approfondie des résultats de traitement

L'étude ne s'est pas arrêtée au contrôle de la glycémie. Elle a également examiné les effets secondaires potentiels et les risques à long terme associés à chaque traitement. Les personnes prenant des SGLT2i ont généralement perdu plus de poids par rapport à celles prenant des GLP1-RA. De plus, le traitement par SGLT2i était associé à un risque plus faible d'insuffisance cardiaque et de problèmes rénaux chez certains sous-groupes de patients.

Différences de sexe dans la réponse au traitement

Fait intéressant, des différences entre les sexes ont été observées dans la façon dont les individus répondaient à ces médicaments. Des résultats précédents avaient montré que les hommes pouvaient mieux répondre aux SGLT2i, alors que de nouvelles données indiquaient que les femmes pourraient avoir une réponse plus importante aux GLP1-RA. Cela souligne la nécessité d'approches de traitement individualisées.

Avancer avec la sélection de traitements

Avec les résultats de l'étude, un nouveau modèle de sélection de traitement a été proposé pour aider les professionnels de la santé à décider quel médicament pourrait être plus efficace pour chaque patient. Ce modèle est basé sur des informations cliniques courantes, le rendant pratique pour une utilisation dans divers systèmes de santé dans le monde entier.

Directions futures

Pour améliorer ce modèle, les chercheurs visent à inclure des médicaments récents pour le diabète et explorer leur efficacité plus en profondeur. Ils prévoient également d'étudier comment ce modèle peut être appliqué dans différentes populations pour s'assurer qu'il répond aux besoins d'une large gamme de patients.

Conclusion

Le passage à la médecine de précision dans le traitement du diabète de type 2 a le potentiel d'améliorer considérablement les résultats pour les patients. En personnalisant les plans de traitement en fonction des réponses et des caractéristiques individuelles, les professionnels de la santé peuvent mieux gérer les niveaux de sucre dans le sang et minimiser le risque de complications associées au diabète. En fin de compte, cette approche peut mener à une gestion du diabète plus efficace et plus sûre pour les gens dans le monde entier.

Source originale

Titre: Phenotype-based targeted treatment of SGLT2 inhibitors and GLP-1 receptor agonists in type 2 diabetes

Résumé: A precision medicine approach in type 2 diabetes (T2D) could enhance targeting specific glucose-lowering therapies to individual patients most likely to benefit. We utilised Bayesian non-parametric modelling to develop and validate an individualised treatment selection algorithm for two major T2D drug classes, SGLT2-inhibitors (SGLT2i) and GLP1-receptor agonists (GLP1-RA). The algorithm is designed to predict differences in 12-month glycaemic outcome (HbA1c) between the 2 therapies, based on routine clinical features of 46,394 people with T2D in England (27,319 for model development, 19,075 for hold-out validation), with additional external validation in 2,252 people with T2D from Scotland. Routine clinical features, including sex (with females markedly more responsive to GLP1-RA), were associated with differences in glycaemic outcomes. Our algorithm identifies clearly delineable subgroups with reproducible [≥]5mmol/mol HbA1c benefits associated with each drug class. Moreover, we demonstrate that targeting the therapies based on predicted glycaemic response is associated with improvements in short-term tolerability and long-term risk of new-onset microvascular complications. These results show that precision medicine approaches to T2D can facilitate effective individualised treatment selection, and that use of routinely collected clinical features could support low-cost deployment in many countries.

Auteurs: John M Dennis, P. Cardoso, K. G. Young, A. T. N. Nair, R. Hopkins, A. P. McGovern, E. Haider, P. Karunaratne, L. Donnelly, B. A. Mateen, N. Sattar, R. R. Holman, J. Bowden, A. Hattersley, E. R. Pearson, A. G. Jones, B. Shields, T. J. McKinley

Dernière mise à jour: 2023-08-08 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293636

Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.04.23293636.full.pdf

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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